Prevalent AI biến dữ liệu doanh nghiệp phân mảnh thành nền tảng AI đáng tin cậy

Prevalent AI, công ty về AI doanh nghiệp và an ninh mạng có trụ sở tại London, đang đặt cược vào một vấn đề nền tảng: con người và hệ thống AI khó đưa ra quyết định đáng tin cậy khi dữ liệu bị chia cắt giữa những hệ thống rời rạc, thậm chí mâu thuẫn nhau.

Nền tảng của công ty kết nối hàng trăm nguồn dữ liệu doanh nghiệp thành một đồ thị tri thức có thể truy vấn và liên tục cập nhật—một mô hình thống nhất về tổ chức, tài sản, danh tính, hệ thống và các mối quan hệ dữ liệu.

Prevalent AI vừa huy động 22 triệu USD từ Integrity Growth Partners (IGP), quỹ đầu tư có trụ sở tại Los Angeles. Đây là khoản vốn sơ cấp đầu tiên của công ty trong 9 năm hoạt động, được kỳ vọng giúp doanh nghiệp từng tăng trưởng chủ yếu bằng nguồn lực nội bộ mở rộng quy mô toàn cầu và đưa công nghệ vượt ra ngoài thị trường an ninh mạng ban đầu.

Prevalent AI do ai sáng lập?

Prevalent AI được thành lập năm 2017 bởi Paul Stokes, hiện là CEO, và Arun Raj, hiện là COO. Nhóm sáng lập còn có những nhân sự giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực tình báo và an ninh mạng của Anh, trong đó có Sir Iain Lobban, cựu giám đốc GCHQ, cùng Andrew France, cựu lãnh đạo mảng phòng thủ không gian mạng của GCHQ và đồng sáng lập Darktrace.

GCHQ là cơ quan tình báo và an ninh mạng của Vương quốc Anh. Nền tảng kinh nghiệm này phần nào lý giải hướng đi ban đầu của Prevalent AI: công việc tình báo và an ninh mạng đều đòi hỏi ghép nối một bức tranh chính xác từ những mảnh thông tin không đầy đủ, phân tán, sau đó xác định các mối liên hệ, điểm thiếu hụt và rủi ro.

Nền tảng của Prevalent AI hoạt động thế nào?

Prevalent AI mô tả công nghệ của mình là “lớp kết nối dữ liệu” (AI-powered data fabric) và “đồ thị tri thức có chủ quyền” (sovereign knowledge graph).

Nói đơn giản, hệ thống lấy dữ liệu từ nhiều phần mềm và hệ thống doanh nghiệp, sau đó kết nối, làm sạch và tái cấu trúc chúng thành một mô hình thống nhất về tổ chức. Đồ thị này có thể thể hiện mối quan hệ giữa:

• tài sản và hệ thống;
• danh tính và quyền truy cập;
• các biện pháp kiểm soát an ninh;
• dữ liệu và quy trình kinh doanh; và
• những khoảng trống trong vận hành hoặc kiểm soát.

Do được thiết kế để duy trì trạng thái cập nhật, đồ thị cho phép các nhóm an ninh truy vấn toàn bộ hệ thống công nghệ của doanh nghiệp: tổ chức đang có những tài sản nào, các thành phần liên kết ra sao, tài sản nào hoặc biện pháp kiểm soát nào chưa được giám sát đầy đủ.

Trong khái niệm của Prevalent AI, “có chủ quyền” không có nghĩa là dữ liệu được tách khỏi mọi hệ thống, mà nhấn mạnh quyền kiểm soát của khách hàng đối với nền tảng dữ liệu. Công ty cho biết khách hàng có thể quyết định nơi dữ liệu nền tảng được lưu trữ về mặt vật lý, thay vì mặc định đưa dữ liệu vào một môi trường đám mây dùng chung.

Đối tượng sử dụng cũng không chỉ là chuyên gia an ninh mạng. Prevalent AI muốn lớp ngữ cảnh được kết nối này trở thành nền tảng cho các bộ phận kinh doanh và tác nhân AI—những hệ thống cần hiểu tổ chức đang vận hành như thế nào trước khi đưa ra hành động an toàn và nhất quán.

Vì sao công ty khởi đầu với an ninh mạng?

An ninh mạng là môi trường thử nghiệm phù hợp nhất vì dữ liệu phân mảnh có thể gây ra thiệt hại trực tiếp và tức thời. Các nhóm bảo mật thường phải đưa ra quyết định quan trọng trên một hệ thống công nghệ lớn, gồm nhiều tài sản, danh tính, biện pháp kiểm soát và nguồn dữ liệu—ngay cả khi những nguồn này không đồng nhất hoặc không phản ánh đầy đủ tình hình.

CEO Paul Stokes gọi an ninh mạng là lĩnh vực “nơi dữ liệu phân mảnh gây ra nhiều thiệt hại nhất”.

Việc bắt đầu trong một môi trường có mức độ rủi ro cao giúp Prevalent AI tập trung giải quyết bài toán ngữ cảnh doanh nghiệp. Hiện công ty cho rằng nhu cầu tương tự tồn tại ở bất kỳ lĩnh vực nào mà con người hoặc hệ thống tự động phải ra quyết định dựa trên dữ liệu nằm rải rác trong nhiều bộ phận.

Prevalent AI mở rộng sang những lĩnh vực nào?

Mục tiêu tiếp theo của công ty là rủi ro doanh nghiệp theo nghĩa rộng, thay vì chỉ tập trung vào an ninh mạng. Các lĩnh vực được đề cập gồm tuân thủ, phòng chống tội phạm tài chính và rủi ro vận hành.

Ý tưởng sản phẩm không thay đổi: kết nối những thông tin vốn nằm ở các hệ thống khác nhau, giữ lại quan hệ giữa các bản ghi và tạo ra một bức tranh hiện tại về tổ chức để con người hoặc AI có thể truy vấn.

Điểm khác biệt nằm ở câu hỏi kinh doanh cần giải đáp. Đó có thể là một lỗ hổng bảo mật, một nghĩa vụ tuân thủ, nguy cơ liên quan đến tội phạm tài chính hoặc sự phụ thuộc giữa các hoạt động vận hành.

Các thông báo hiện có mô tả đây là hướng mở rộng công nghệ vốn được phát triển cho an ninh mạng và quản trị rủi ro doanh nghiệp, chứ chưa khẳng định mọi ứng dụng được lên kế hoạch đều đã ra mắt đầy đủ.

22 triệu USD sẽ được sử dụng ra sao?

Khoản đầu tư từ IGP dự kiến tập trung vào bốn ưu tiên chính:

1. Mở rộng hoạt động tiếp cận thị trường toàn cầu: Prevalent AI sẽ phát triển các bộ phận bán hàng, tiếp thị, chăm sóc khách hàng và quan hệ đối tác.
2. Tăng tốc tại Mỹ: Công ty muốn đẩy mạnh mở rộng ở Mỹ, đồng thời củng cố sự hiện diện tại các thị trường hiện có.
3. Phát triển đội ngũ lãnh đạo: Nguồn vốn sẽ hỗ trợ việc bổ sung và tăng cường đội ngũ lãnh đạo khi doanh nghiệp mở rộng.
4. Mở rộng sản phẩm và thị trường: Khoản đầu tư sẽ tiếp tục tài trợ cho nền tảng data fabric và đồ thị tri thức, cũng như việc đưa công nghệ này vào các bài toán rủi ro doanh nghiệp và ứng dụng AI rộng hơn.

Vòng gọi vốn này đáng chú ý vì được mô tả là khoản vốn sơ cấp đầu tiên của Prevalent AI trong lịch sử 9 năm. Theo các thông tin từ công ty và ngành, trước đó doanh nghiệp tăng trưởng nhờ nhu cầu từ khách hàng và khả năng sinh lời, thay vì dựa vào nguồn vốn tổ chức.

Một lớp ngữ cảnh đáng tin cậy cho AI doanh nghiệp?

Prevalent AI không chỉ xem đồ thị tri thức như một kho dữ liệu an ninh mạng khác. Đề xuất lớn hơn của công ty là các hệ thống AI doanh nghiệp cần một lớp ngữ cảnh đáng tin cậy về tổ chức trước khi các tác nhân AI có thể hoạt động ổn định.

Khoản đầu tư 22 triệu USD cho phép Prevalent AI kiểm chứng đề xuất này ở quy mô lớn hơn: trước hết mở rộng đội ngũ thương mại và hiện diện tại Mỹ, sau đó áp dụng nền tảng dữ liệu đã được phát triển trong lĩnh vực an ninh mạng vào nhiều quyết định liên quan đến rủi ro doanh nghiệp.

Thành công của kế hoạch sẽ phụ thuộc vào khả năng duy trì dữ liệu phức tạp của khách hàng ở trạng thái kết nối, cập nhật và có thể sử dụng khi nền tảng tiến sang những lĩnh vực mới.